手把手练习--cmake+VS2015编译OpenCV3.3源码(x86版本)

约定不等于承诺〃 2022-06-01 04:27 187阅读 0赞

### 1：首先下载OpenCV3.3.0的源码： ###

![20170921170243240][]

### 2：解压源码包opencv-3.3.0.zip，【点击"解压当前文件夹"】:，为了以下方便说明，这里以F:\\opencv-3.3.0为例： ###

![20170921170706265][]

### 查看源码包，在文件夹下3rdparty【就是需要的第三方的库】，但是第三方库 ffmpeg 和 ippicv是空的， ###

### ![20170921171531656][] ###

### 在用cmake配置编译时，有些需要联网下载，并保存在源但是往往会下载很慢，所以可以提前下载好，放进对应的文件夹即可，这个对应的文件夹是源码文件夹下的.cache文件夹，需要新建，即在F:\\opencv-3.3.0下新建.cache文件夹,注意不要鼠标右键新建文件夹，建立不了前缀名是"."的文件夹，需要用命令行，> md .cache ###

![20170921173542783][]

### 即可新建。 ###

### ![20170921173814651][]    ###

### 然后在.cache文件夹下，新建ffmpeg和ippicv文件夹。以下详细介绍下载动态库。 ###

### 3：下载对应的ffmpeg的动态库： ###

打开文件夹ffmpeg下的ffmpeg.cmake文件，会看到有一个第一行，我们需要下载master\_20170704

![20170921140126312][]

打开[https://github.com/opencv/opencv\_3rdparty/branches/all][https_github.com_opencv_opencv_3rdparty_branches_all]，找到对应的名字：

![20170921140523598][]

然后下载，解压后，将以下三个文件复制到F:\\OpenCV-3.3.0/.cache/ffmpeg文件夹下：

![20170921141025995][]

### 同时将这三个复制到源码的文件夹F:\\opencv-3.3.0\\3rdparty\\ffmpeg下，只是为了后期配置编译的更快。 ###

### 4：下载ippicv ###

与上述步骤类似，打开\\opencv-3.3.0\\3rdparty\\ippicv\\ippicv.cmake文件：

![20170921141448879][]

需要下载后缀是20170418的包，解压后，会看到看到几个不同平台下的压缩包：

![20170921142801729][]

比如这里需要编译x86版本的，将ippicv\_2017u2\_win\_ia32\_20170418.zip复制到到F:\\opencv-3.3.0\\.cache\\ippicv文件夹下，然后注意要重命名，加上改.zip的hash码，那么怎么查看该.zip的hash码呢？同样打开\\opencv-3.3.0\\3rdparty\\ippicv\\ippicv.cmake文件，

![20170921174526699][]

把ippicv\_2017u2\_win\_ia32\_20170418.zip的文件名字，改为以下，即在前面加上它对应的HASH码：

![20170921174726654][]

这样点.cache文件夹下的两个文件夹都已经完成了。

### 5：电脑上需要安装Python3.X否则会有以下提示： ###

再编译过程需要python3.X版本![20170921152229148][]

### 6：打开cmake ###

![20170921175514504][]

即以以下为例：

![20170921175722232][]

为了快速编译将源码包中的文件夹3rdparty整个复制到F:\\OpenCV3.3Build文件夹下，

然后点击“Configure”按钮：

![20170921180758194][]

等一两分钟后，等待配置完成：

![20170921181133728][]

![20170921181145327][]

然后再点击"Configure"按钮

![20170922084955118][]

点击“Generate”,

![20170922085325143][]

可以关闭'CMake"。

### 7：打开编译后的文件夹F:\\OpenCV3.3Build ###

![20170922085733301][]

打开OpenCV.sln,然后点击Build Solution:![20170922090127613][]

需要等待几分钟：

![20170922090801080][]

最后会出现以下界面

![20170922090824277][]

，这个时候x86版的Debug版本已经编译成功，生成的动态库、共享库、可执行文件在文件夹F:\\OpenCV3.3Build\\bin\\Debug下

![20170922092038943][]

打开该文件夹查看生成的动态库

![20170922091248311][]

### 第8步:点击"INSTALL"->Project Only Build Only INSTALL ###

![20170922092200241][]

然后在F:\\OpenCV3.3Build下自动生成一个install文件夹，文件夹下保存了OpenCV的头文件和x86 Debug模式下的

动态库和共享库

![20170922092504884][]

打开x86文件夹，

![20170922092556029][]

打开vc14文件夹

![20170922092637162][]

lib文件夹：

![20170922092804146][]

可以看到有一个是opencv\_dnn330d.lib即深度学习的共享库

9：编译x86的release版本

![20170922093014944][]

点击Build->Build Solution,通以上编译Debug版本类似，需要等待几分钟，。

![20170922093925262][]

然后，这时查看F:\\OpenCV3.3Build\\bin下的Release文件夹下已经生成好动态库

![20170922094200491][]

同样点击：

![20170922094336340][]

等几秒钟

![20170922094623031][]

然后查看F:\\OpenCV3.3Build\\install\\x86\\vc14\\lib多了一些文件名不带"d"的共性库文件

![20170922101752525][]

10：测试使用

\[cpp\] [view plain][] [copy][view plain]

1.  \#include<iostream>
2.  \#include<string>
3.  \#include<opencv2\\core\\core.hpp>
4.  \#include<opencv2\\highgui\\highgui.hpp>
5.  \#include<opencv2\\imgproc\\imgproc.hpp>
6.  usingnamespace cv; 
7.  usingnamespace std; 
8.  int main(int argc,char\*argv\[\]) 
9.  \{ 
10.  Mat img = cv::imread(argv\[1\], cv::IMREAD\_COLOR); 
11.  imshow("as", img); 
12.  waitKey(0); 
13. return 0; 
14. \} 
15.

[20170921170243240]: /images/20220601/5f2d1fa84a58450f9713db04c1cf8999.png
[20170921170706265]: /images/20220601/830d477218404d1cbbba144f1f536e8b.png
[20170921171531656]: /images/20220601/838c23b7d10147aa980c323510698834.png
[20170921173542783]: /images/20220601/47197877c5154627a3217283d42777aa.png
[20170921173814651]: /images/20220601/b01ad23870324f8eb8c87d00e83fd166.png
[20170921140126312]: /images/20220601/8b284013be094a30b76f2ebe6136541a.png
[https_github.com_opencv_opencv_3rdparty_branches_all]: https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/branches/all
[20170921140523598]: /images/20220601/ae4efe8312d74c83a3704d9eff6c7566.png
[20170921141025995]: /images/20220601/dbab7f82914e4a769d0eff3cb455b534.png
[20170921141448879]: /images/20220601/2f64a740097d486598887d76a1050ec4.png
[20170921142801729]: /images/20220601/df593d408c5b4624bf4640d0a33d2201.png
[20170921174526699]: /images/20220601/22e89abbc48c40538491f0b89c4b144d.png
[20170921174726654]: /images/20220601/1f5f076748cf41cfa582a2b7bc8a12bb.png
[20170921152229148]: /images/20220601/16678e3646074382b31efc1737e65d3c.png
[20170921175514504]: /images/20220601/7749518c949f4ef7bab66b0971a54a03.png
[20170921175722232]: /images/20220601/e27b4153e84247299b367f1d73a5eec1.png
[20170921180758194]: /images/20220601/e61ea05c90b54d669e441601e9a6376f.png
[20170921181133728]: /images/20220601/b3d01f63300a46dda2740f0327dc0315.png
[20170921181145327]: /images/20220601/e20da64b683a4d98b10d454b43f5f736.png
[20170922084955118]: /images/20220601/d57c6ddb6d7641b4875847cd53aa9101.png
[20170922085325143]: /images/20220601/116cb78e4e8a4575940c348bda75d479.png
[20170922085733301]: /images/20220601/1745c209717443b4a4a4a8d1bcaba8a9.png
[20170922090127613]: /images/20220601/8d18589b38e14c96a8338a60961be05b.png
[20170922090801080]: /images/20220601/4bc1547bcb2f47a7aac55d1b74d003e1.png
[20170922090824277]: /images/20220601/8541e985fac242499de9171d3fb5717d.png
[20170922092038943]: /images/20220601/47cf204ada074e62a390be7f6eb04814.png
[20170922091248311]: /images/20220601/ab87c0537cfe4b0ebc5fa8254eef4f79.png
[20170922092200241]: /images/20220601/e4adb98482ce491db2e5bc88e5db82b3.png
[20170922092504884]: /images/20220601/3f3469870cd949479de57c38f1e8fe90.png
[20170922092556029]: /images/20220601/39b1d251895845dda48e211e6ce7c0e6.png
[20170922092637162]: /images/20220601/1777e0fedba24c2e88213df380476eb0.png
[20170922092804146]: /images/20220601/6f9a4be26c3645abbf349cd608ed6cab.png
[20170922093014944]: /images/20220601/9319e582e51048659f413cf5eaf589ef.png
[20170922093925262]: /images/20220601/4746d64dd8b94bb397279745aaac1def.png
[20170922094200491]: /images/20220601/6ab104d07dd943cab3b186998cfbf6ac.png
[20170922094336340]: /images/20220601/3a1e2f1ded7b4971a6b0577fc2a9c000.png
[20170922094623031]: /images/20220601/8422ce326c424fbca27a58360011113e.png
[20170922101752525]: /images/20220601/fc35b6cd97054d59aff2adf2e4d8b6b5.png
[view plain]: http://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/78051233#